Недавняя кампания SnowEx и новая спутниковая миссия NISAR указывают путь к мониторингу снежного покрова с высоким разрешением и улучшению принятия решений в важнейших речных бассейнах по всему миру.

Сток с глубоких горных снежных покровов является основным источником крайне необходимой воды для засушливых и полузасушливых регионов на западе Соединённых Штатов, а также во многих других частях мира. Ежегодно управляющие водными ресурсами в этих регионах должны балансировать свои водные бюджеты, учитывающие воду, поступающую, теряемую и хранящуюся в водосборных бассейнах, находящихся под их управлением, что влияет на все аспекты — от водоснабжения до сельского хозяйства, туризма и борьбы с лесными пожарами.

Для этого управляющие водными ресурсами в основном полагаются на устоявшиеся статистические модели, которые прогнозируют объём и время стока с гор. Однако информация, доступная для этих моделей, поступает главным образом из разрозненной сети метеостанций, отслеживающих снег, а также из карт снежного покрова, полученных на основе оптических спутниковых снимков, предоставляющих информацию о площади снежного покрова, но не о количестве воды, хранящейся в снегу.

Управляющие некоторыми бассейнами, как правило, теми, где расположены водосборные бассейны, обслуживающие крупные населённые пункты и сельскохозяйственных производителей, также могут финансировать усилия по сбору высокоточных данных дистанционного зондирования глубины и массы снега с воздуха (например, с помощью бортовых снежных обсерваторий). Эти данные значительно улучшают модели стока и прогнозирование речного стока для местного управления водными ресурсами и эксплуатации плотин. Однако значительная стоимость таких аэрофотосъёмок препятствует доступу к данным такого рода во многих регионах.

Данные, полученные со спутников, более экономичны и собираются чаще по сравнению с аэрофотосъёмкой. Поэтому подробные спутниковые наблюдения за объёмом и массой снега могут предоставить большему числу специалистов по управлению водными ресурсами доступ к более полной информации. Более трёх десятилетий исследователи разрабатывают методы дистанционного зондирования снега, работая над созданием спутниковой миссии, способной измерять объём и массу снега — обычно определяемые глубиной снега и эквивалентом водного запаса снега (snow water equivalent, SWE) — с высоким пространственным и временным разрешением. Прогресс достигнут, но на фоне продолжающегося сокращения снежного покрова из-за потепления [Hale et al., 2023] до сих пор нет финансируемой глобальной спутниковой миссии, ориентированной на изучение снега.

Одним из путей решения может стать использование интерферометрического радиолокатора с синтезированной апертурой (InSAR) для картирования изменений снежного покрова. InSAR широко используется в геофизике для изучения активности разломов и вулканизма путём измерения деформации поверхности земли. Однако применение этой техники к снегу затруднено, поскольку интервалы повторения и длины волн радаров современных спутниковых платформ InSAR не были разработаны с учётом сбора данных о снеге.

Однако недавние результаты кампании NASA SnowEx 2017–2023 гг. и возможности спутниковой миссии NASA–Индийской организации космических исследований (NISAR), запущенной в конце июля 2025 года, подчёркивают потенциал InSAR как нового космического метода дистанционного зондирования снега с высоким пространственным разрешением и почти глобальным охватом. Если этот метод будет полностью реализован, высокоточные измерения объёма и массы снега могут стать общедоступными для критически важных снежных бассейнов по всей планете, что потенциально может значительно улучшить методы устойчивого управления водными ресурсами. Такой ресурс также может позволить проводить научные исследования в удалённых и труднодоступных бассейнах.

Измерение снежного покрова с помощью радара

Многочисленные наземные и воздушные исследования за последние 50 лет показали, что глубину и массу снега можно рассчитать по времени распространения радиолокационных волн в снежном покрове. Радиолокационные сигналы охватывают микроволновую и радиоволновую части электромагнитного спектра и имеют гораздо большую длину волны, чем те, которые используются в оптической визуализации. Радиолокационные сигналы с длиной волны более 1 сантиметра проходят через сухой снежный покров, не содержащий талой воды, тогда как сигналы с длиной волны более 20 сантиметров могут проникать как в сухой, так и во влажный снежный покров [например, Bradford et al., 2009]. Однако ограничения пространственного разрешения и полосы пропускания препятствуют прямым измерениям времени распространения сигнала из космоса с использованием обычных радиолокационных систем.

С другой стороны, методы SAR, использующие фазу и амплитуду возвращаемого радиолокационного сигнала, нашли широкое применение в наблюдении за Землёй, особенно потому, что радиолокационные сигналы проходят сквозь облачный покров и могут использоваться в ночное время. SAR использует принципы эффекта Доплера для объединения нескольких перекрывающихся радиолокационных наблюдений с широкополосной радиолокационной антенны, имитируя большую апертуру антенны, что позволяет получать изображения с очень высоким пространственным разрешением (<10 метров) и регистрировать амплитуду и фазу рассеянных радиолокационных сигналов. Методы SAR, использующие амплитуду или фазу рассеянных сигналов, изучаются и разрабатываются для применения в снежной местности более 25 лет [например, Shi и Dozier, 1997; Guneriussen et al., 2001].

InSAR обнаруживает изменение фазы радиолокационных сигналов между двумя сеансами сбора данных SAR. Любое накопление снега между сеансами сбора данных вызывает изменение фазы рассеянных сигналов, поскольку радиолокационные волны движутся медленнее в снежном покрове, чем в воздухе. Это изменение фазы радара отражает изменение времени распространения сигналов и может быть использовано для непосредственной оценки изменений водозапасов в снеге; вместе с оценкой плотности снега оно также может быть использовано для оценки изменений глубины снега (рис. 1) [Guneriussen et al., 2001].

^{Рис. 1. На этом рисунке показано взаимодействие сигнала радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR) со свободной от снега (слева) и впоследствии покрытой снегом (справа) средой. Изображение покрытой снегом среды представляет собой снежный покров глубиной до нескольких метров. Накопившийся снег вызывает преломление и небольшое замедление сигнала, что приводит к задержке времени его возвращения на спутник. Это можно использовать для оценки изменений водного эквивалента снега SWE. Для наглядности пути обратнорассеянного и пряморассеянного сигналов не показаны.}

До недавнего времени метод InSAR для обнаружения снежного покрова практически не изучался и не разрабатывался, главным образом потому, что наблюдения за запасами снежной воды SWE, необходимые для проверки метода, не проводились одновременно с временными рядами данных InSAR. К другим факторам относятся неточная информация об орбитах спутников, создающая проблемы при обработке данных InSAR, нехватка спутников, работающих на более длинных волнах, и их соответствующие стратегии сбора данных, а также тот факт, что данные SAR в значительной степени являлись собственностью (эти данные стали доступны после запуска Sentinel-1 в 2014 году).

Длительные промежутки времени между сбором данных InSAR (например, от нескольких недель до нескольких месяцев) ещё больше усложняют применение метода, поскольку более длительные интервалы между наблюдениями приводят к менее точной или часто неразрешимой фазовой информации. Кроме того, когда большие снежные покровы вызывают изменение фазы более чем на 360° в рассеянном сигнале, возникает неоднозначность в результирующих оценках SWE и глубины снега.

Таким образом, предыдущие исследования показали, что для измерения последовательных изменений фазы и точного обнаружения изменений запасов воды в снежном покрове (например, в результате накопления, абляции или перераспределения) необходимы частые и регулярные наблюдения [Deeb et al., 2011]. Для оценки общего запаса воды в снежном покрове необходимо суммировать изменения запасов воды между последовательными парами данных InSAR (рисунок 2), подход, недавно продемонстрированный с использованием данных InSAR, собранных спутником Sentinel-1 каждые 6 дней [Oveisgharan et al., 2024].

^{Рис. 2. Накопление запасов снежной воды (SWE) измерялось в течение водного 2024 года на станции SNOTEL (телеметрия снега) Гризли-Пик в Колорадо (слева). Запасы SWE были разделены на 12-дневные интервалы, чтобы проиллюстрировать, как может выглядеть кривая накопления SWE, полученная с помощью NISAR. Цвета фона представляют собой исследованную осуществимость метода InSAR в L-диапазоне в течение всего снежного сезона. Наибольшая осуществимость ожидается с декабря по середину апреля, когда снежный покров, вероятно, сухой. Меньшая осуществимость - в более тёплые месяцы, когда жидкая вода в более влажном снежном покрове поглощает энергию радиолокационного сигнала. При измерении с помощью InSAR события накопления или абляции снега вызывают фазовые изменения (т.е. изменения длины пути сигнала или времени распространения) в обнаруженных сигналах. График справа представляет собой идеализированный и упрощенный пример того, как могут выглядеть эти фазовые изменения (φsnow) на основе накопления и абляции SWE, показанных слева.}

SnowEx-UAVSAR проверяет возможности системы InSAR на практике

 

^{Рис. 3. Места сбора данных располагались по всему западу США. На каждом обозначенном участке было совершено как минимум одно полётное сканирование с использованием беспилотных летательных аппаратов (белые прямоугольники). Места расположения участков с наземными радиолокационными измерениями и станциями SNOTEL/CDEC (Калифорнийский центр обмена данными), которые предоставляли дополнительные наземные данные, обозначены красными маркерами и розовыми точками соответственно. Источник: Экспериментальный план NASA SnowEx 2020–2021 гг.}

Беспилотный летательный аппарат UAVSAR летает на высоте около 12 километров, неся на борту радиолокационный прибор SAR, излучающий сигналы на полосе шириной приблизительно 15 километров, с пространственным разрешением около 5 метров и длиной волны около 24 сантиметров, что находится в диапазоне длин волн L-диапазона радаров. Длины волн L-диапазона радаров достаточно, чтобы проникать сквозь глубокий снежный покров (с минимальным рассеянием в снегу) и некоторые лесные массивы, однако большая длина волны снижает чувствительность при картировании небольших снежных заносов или небольших событий перераспределения ветра.

В феврале 2017 года NASA SnowEx провела воздушные и наземные кампании, включая полёты UAVSAR, на участках в Гранд-Меса и в бассейне Сенатор-Бек на западе Колорадо. Прибор UAVSAR пролетал над каждым участком в течение пяти дней с февраля по март. Прямая оценка подхода с повторными проходами L-диапазона InSAR была невозможна, поскольку стратегия полевых кампаний была разработана для оценки других методов дистанционного зондирования. Тем не менее, измерения фазовых переходов оказались ценными для прогнозирования глубины снега с помощью алгоритма машинного обучения, поскольку измеренные изменения запасов снежной воды имели очень схожую пространственную картину с общей измеренной глубиной снега [Alabi et al., 2025].

На основе этих предварительных результатов, с января по март 2020 и 2021 годов, с помощью БПЛА с радаром (UAVSAR) проводились полёты с еженедельными и двухнедельными интервалами над 13 полевыми участками в горах западной части Соединённых Штатов и одним участком в прериях Монтаны. Сопутствующие наземные кампании включали повторные наблюдения в определённых местах для лучшей оценки измерений запасов снежной воды и изменений глубины снега с помощью InSAR. На каждом участке исследователи собирали уникальный набор наземных наблюдений. Например, на некоторых участках основное внимание уделялось сбору данных из снежных ям и определению глубины снега, тогда как на других — сбору данных с помощью наземного радара. Для получения более обширного пространственного набора данных для оценки InSAR на отдельных участках также собирались данные о глубине снега с помощью бортового лидара.

Четыре исследования с использованием БПЛА с радиолокационной съёмкой (UAVSAR) были проведены в горных хребтах с континентальным климатом (характеризующимся жарким летом и холодной зимой), где снежный покров относительно невелик. В Гранд-Меса, штат Колорадо, измерения глубины снега и изменения запасов воды в снеге с помощью InSAR были сопоставлены с пространственно распределёнными измерениями снежного покрова с помощью бортового лидара. Marshall et al. [2021] показали, что измерения снега с помощью InSAR могут быть удивительно точными на равнинной местности и в условиях сухого снега.

Исследования, проводившиеся в течение трёхмесячных периодов в горах северного Колорадо, дополнительно подтверждают точность результатов, полученных с помощью InSAR, особенно в сезон накопления снега, когда снежный покров сухой [Bonnell et al., 2024a, 2024b]. Эти исследования также продемонстрировали полезность InSAR для картирования снежного покрова на различных ландшафтах, включая густо заросшие заболоченные луга, сильно выгоревшие лесные массивы, крутые склоны и хвойные леса с низкой и умеренной плотностью лесного покрова.

Исследование, проведенное в кальдере Валлес в Нью-Мексико, использовало InSAR для картирования накопления и таяния снега в начале сезона таяния и показало, что характер таяния напоминает потери снега, наблюдаемые на совпадающих оптических изображениях [Tarricone et al., 2023]. До этого исследования измерение запасов снежной воды с помощью InSAR в этот период снежного сезона считалось нецелесообразным, поскольку предполагалось, что мокрый снег слишком сильно поглотит и ослабит радиолокационный сигнал.

В двух других исследованиях оценивался метод InSAR для снежного покрова в горах Айдахо и в прерии Монтаны. Снежный покров в горах Айдахо классифицируется как межгорный, что означает, что он, как правило, глубже, чем континентальный снежный покров, но мельче, чем морской снежный покров (например, в Сьерра-Неваде, Калифорния). По сравнению с континентальными горными хребтами, межгорный климатический режим также, как правило, теплее, поэтому таяние снега в середине зимы происходит чаще, хотя снежный покров остаётся холоднее и суше, чем морской снег, на протяжении большей части зимы. Исследование UAVSAR в Айдахо показало, что оценки InSAR в L-диапазоне в целом совпадали с ручными измерениями запасов снежной воды и смоделированными оценками запасов снежной воды на больших высотах. Однако на меньших высотах измерения запасов воды в снеге с помощью InSAR имели большую неопределённость там, где был обнаружен влажный снег [Hoppinen et al., 2024].

Снежный покров в прериях, в том числе в Монтане, может быть непостоянным: в некоторых районах ветер сносит снег, а в других – перераспределяет его в глубокие снежные заносы. Palomaki and Sproles [2023] обнаружили, что измерения снега с помощью InSAR имеют повышенную неопределённость там, где земля покрыта снегом лишь частично.

От SnowEx к NISAR

Кампания NASA SnowEx позволила добиться значительных успехов в разработке подхода дистанционного зондирования InSAR для измерения снежного покрова. Однако необходимы дополнительные исследования для определения пригодности этого подхода в различных условиях, и не ожидается, что он будет работать везде и при любых снежных условиях. Наличие жидкой воды в снежном покрове является самым большим сдерживающим фактором, поэтому остаётся неясным, насколько хорошо L-диапазонный InSAR может обрабатывать влажный морской снежный покров, регионы, где снег накапливается вблизи точки таяния, и в весенний период таяния снега. Хотя метод, по-видимому, работает с высокой точностью в некоторых лесах, ещё предстоит выяснить, можно ли его адаптировать для лесов высокой плотности.

В ходе исследований NASA SnowEx InSAR было установлено, что этот метод успешно используется для оценки запасов воды в снеге в районах, покрытых сухим снежным покровом, сохраняющимся в течение всей зимы. Таким образом, он находит применение во многих важных снежных бассейнах. При широком применении он может значительно расширить понимание сезонной динамики снега во всём мире и помочь в прогнозировании стока в период таяния.

Спутниковая миссия NISAR обладает характеристиками, которые могут помочь в достижении цели применения InSAR для оценки водных ресурсов снега в глобальном масштабе. Во-первых, как и UAVSAR, NISAR будет использовать радиолокационный сигнал L-диапазона, что потенциально позволит проводить точные наблюдения фазовых переходов над некоторыми лесными массивами и глубокими снежными покровами. Во-вторых, NISAR будет иметь точный период повторного облёта в 12 дней. Этот период дольше, чем 7-дневный период повторного облёта, часто тестируемый во время кампании SnowEx, но должен быть достаточно коротким для получения высококачественных измерений запасов воды в снеге в различных климатических зонах. В-третьих, Аляскинский спутниковый центр, который будет распространять данные NISAR, предоставит наборы данных InSAR с разрешением 80 метров в течение двух дней после получения данных, что достаточно своевременно для принятия решений в области управления водными ресурсами.

К сожалению, потенциал метода был продемонстрирован только после разработки научного плана NISAR, поэтому научные цели миссии не включают сезонные измерения снега, и стандартный продукт для измерения снега не будет выпущен. Кроме того, хотя исследования SnowEx-UAVSAR 2020–2021 гг. частично подтвердили концепцию спутникового мониторинга снега с помощью InSAR, большая высота съёмки NISAR может создать дополнительные сложности, которые необходимо будет изучить и устранить. Например, NISAR будет обладать более низким разрешением, чем бортовая платформа UAVSAR, а большая высота съёмки внесёт дополнительные атмосферные и ионосферные артефакты в спутниковые наблюдения, некоторые из которых команда NISAR попытается оценить и удалить.

Несмотря на эти препятствия, результаты проекта SnowEx и доступность данных NISAR (а также предстоящие запуски других спутников SAR в L-диапазоне, таких как ROSE-L (Radar Observing System for Europe in L-band) и разработка методов картирования запасов снежного покрова с использованием более высоких радиолокационных частот) показывают, что современные радиолокационные методы освещают путь к будущему глобального мониторинга снежного покрова. Для продвижения по этому пути необходимо продолжать междисциплинарное сотрудничество с участием исследователей снега, экспертов по радиолокации, специалистов по обработке данных и, что немаловажно, местных специалистов по управлению водными ресурсами, чтобы оценивать и использовать потенциал InSAR для обнаружения изменений снежного покрова и принятия решений в области управления водными ресурсами, затрагивающих людей и среду обитания по всему миру.

References
Alabi, I. O., et al. (2025), Advancing terrestrial snow depth monitoring with machine learning and L-band InSAR data: A case study using NASA’s SnowEx 2017 data, Front. Remote Sens., 5, 1481848, https://doi.org/10.3389/frsen.2024.1481848.
Bonnell, R., et al. (2024a), L-band InSAR snow water equivalent retrieval uncertainty increases with forest cover fraction, Geophys. Res. Lett., 51(24), e2024GL111708, https://doi.org/10.1029/2024GL111708.
Bonnell, R., et al. (2024b), Evaluating L-band InSAR snow water equivalent retrievals with repeat ground-penetrating radar and terrestrial lidar surveys in northern Colorado, Cryosphere, 18(8), 3,765–3,785, https://doi.org/10.5194/tc-18-3765-2024.
Bradford, J. H., J. T. Harper, and J. Brown (2009), Complex dielectric permittivity measurements from ground-penetrating radar data to estimate snow liquid water content in the pendular regime, Water Resour. Res., 45(8), W08403, https://doi.org/10.1029/2008WR007341.
Deeb, E. J., R. R. Forster, and D. L. Kane (2011), Monitoring snowpack evolution using interferometric synthetic aperture radar on the North Slope of Alaska, USA, Int. J. Remote Sens., 32(14), 3,985–4,003, https://doi.org/10.1080/01431161003801351.
Guneriussen, T., et al. (2001), InSAR for estimation of changes in snow water equivalent of dry snow, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 39(10), 2,101–2,108, https://doi.org/10.1109/36.957273.
Hale, K. E., et al. (2023), Recent decreases in snow water storage in western North America, Commun. Earth Environ., 4(1), 170, https://doi.org/10.1038/s43247-023-00751-3.
Hoppinen, Z., et al. (2024), Snow water equivalent retrieval over Idaho–Part 2: Using L-band UAVSAR repeat-pass interferometry, Cryosphere, 18, 575–592, https://doi.org/10.5194/tc-18-575-2024.
Marshall, H. P., et al. (2021), L-band InSAR depth retrieval during the NASA SnowEx 2020 campaign: Grand Mesa, Colorado, in 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS, pp. 625–627, https://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9553852.
Oveisgharan, S., et al. (2024), Snow water equivalent retrieval over Idaho–Part 1: Using Sentinel-1 repeat-pass interferometry, Cryosphere, 18(2), 559–574, https://doi.org/10.5194/tc-18-559-2024.
Palomaki, R. T., and E. A. Sproles (2023), Assessment of L-band InSAR snow estimation techniques over a shallow, heterogeneous prairie snowpack, Remote Sens. Environ., 296, 113744, https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113744.
Shi, J., and J. Dozier (1997), Mapping seasonal snow with SIR-C/X-SAR in mountainous areas, Remote Sens. Environ., 59(2), 294–307, https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00146-0.
Tarricone, J., et al. (2023), Estimating snow accumulation and ablation with L-band interferometric synthetic aperture radar (InSAR), Cryosphere, 17(5), 1,997–2,019, https://doi.org/10.5194/tc-17-1997-2023.

 

Ссылка: https://eos.org/features/satellite-radar-advances-could-transform-global-snow-monitoring

 

Города в тропиках переживают экстремальную жару непосредственно перед сильными муссонными дождями, что создаёт дополнительные опасности, перегружающие инфраструктуру и угрожающие здоровью населения. Хотя управление ливневыми стоками обычно основано на инфильтрации и удержании, городское охлаждение требует затенения и эвапотранспирации, что усложняет стратегии борьбы с двойной опасностью в условиях плотной застройки и ограниченных ресурсов. В данной работе авторы разработали цифровую модель климата высокого разрешения для района в Ахмедабаде, Индия, чтобы изучить, как небольшие по площади проекты зелёной инфраструктуры, традиционно направленные на борьбу с наводнениями, могут также смягчать последствия жары, оценивая их тепловые преимущества с точки зрения температуры воздуха и физиологически эквивалентной температуры. Было показано, что биоретенционные ячейки, занимающие всего 3% площади, снижают пиковую дневную температуру воздуха до 2 °C и физиологически эквивалентную температуру на 4–5 °C, подчёркивая важность оценки теплового комфорта, а не только температуры воздуха. Эти результаты показывают, что вместо масштабных преобразований городов умеренная, стратегически размещенная зелёная архитектура может значительно снизить риски перегрева, сохраняя при этом функциональность по смягчению последствий наводнений. Полученные результаты подчёркивают ценность учёта микроклимата при планировании зелёной архитектуры, предлагая применимую на практике основу для устойчивой адаптации городов в быстрорастущих, ограниченных по площади регионах по всему миру.

 

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-025-04091-3

 

Авторы возвращаются к анализу августовской жары 2003 года во Франции, чтобы лучше понять влияние изменения климата и адаптации человека на смертность от беспрецедентных экстремальных периодов жары. Подтверждены предыдущие данные о примерно 16 000 дополнительных смертей во время этого события, но при этом показано, что стандартные функции зависимости «воздействие-реакция» для оценки смертности от жары недооценивают это число смертей на 55% в тесте вне выборки. Используя функцию зависимости «воздействие-реакция», учитывающую последовательные жаркие дни и более эффективно прогнозирующую смертность в 2003 году, авторы связывают более 6000 смертей в августе 2003 года с изменением климата. Кроме того, показано, что взаимосвязь между жарой и смертностью смягчилась с 2003 года. Прогнозируется, что будущие события, подобные 2003 году, приведут к снижению смертности во Франции на 77% по сравнению с ситуацией без этой смягчающей зависимости.

Понимание влияния самых экстремальных периодов жары на смертность имеет центральное значение для анализа рисков изменения климата и принятия решений по адаптации. Точное представление этих последствий требует учёта влияния продолжительных периодов жарких дней на смертность, изменения этой смертности вследствие антропогенного воздействия и потенциальных компенсирующих эффектов адаптации к жаре. В данной работе авторы возвращаются к аномальной жаре августа 2003 года во Франции, являющейся классическим событием в регионе с богатыми данными о климате и смертности, чтобы понять эти факторы. Было обнаружено, что стандартные функции зависимости «жара-смертность-реакция» недооценивают избыточную смертность в августе 2003 года на 55%, но учёт временных эффектов жарких дней лучше соответствует наблюдаемой смертности. После учёта эффектов накопления и применения подхода машинного обучения к определению причин изменения климата в отдельных случаях, авторы связали 6079 смертей в августе 2003 года с изменением климата. Показано, что недавняя адаптация к жаре во Франции снизила прогнозируемое число смертей в будущих подобных событиях более чем на 75%.

Ссылка: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2503577122

 

Изменение климата уже начало влиять на погоду во всём мире. Изменение погоды, вероятно, повлияет на экономику. Показано, что изменение климата уже снизило доходы Соединённых Штатов, сделав страну теплее. Поскольку округа торгуют друг с другом, каждый округ США пострадал от того, как изменение климата повлияло на температуру по всей территории Соединённых Штатов, а не только от того, как оно повлияло на температуру на местном уровне. Статистические агентства могли бы ежегодно обновлять эти расчёты.

Климат уже меняется. Настоящее исследование показывает, что эти изменения уже повлияли на экономику США. В нём разработана формальная модель, учитывающая, как изменение климата повлияло на экономику каждого округа, изменяя текущую и прошлую погоду, как на местном уровне, так и в других регионах страны. Результаты показывают, что изменение климата уже снижает годовой доход США на 0,32% [95%-ный доверительный интервал: от -0,17 до 0,82%] за счёт изменения текущей местной температуры в округах, причём потери сосредоточены на Великих равнинах и Среднем Западе. Учёт влияния на прошлые температуры и на температуры в других округах увеличивает потери доходов до 12% [от 2,0 до 22%] и делает их более широко распространёнными, что наводит на мысль о распространении влияния торговых сетей по всей территории Соединённых Штатов. Центральные оценки могут меняться в зависимости от различных индексов нелокальной погоды или моделей межрегиональной неоднородности. Расчёты, подобные разработанным здесь, можно ежегодно обновлять в качестве способа измерения и информирования о прогрессе изменения климата.

 

Ссылка: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2504376122

 

Представлена обновлённая оценка тенденций изменения профиля содержания стратосферного озона в диапазоне широт 60°ю.ш.–60°с.ш. Использованы долгосрочные наземные и спутниковые климатические данные, а также результаты расчётов с помощью химико-климатических моделей. Тенденции оцениваются с помощью регрессионной модели LOTUS (Long-term Ozone Trends and Uncertainties in the Stratosphere).

Анализ спутниковых данных подтверждает статистически значимые положительные тенденции изменения концентрации озона в период 2000–2024 гг. в верхней стратосфере, составляющие ~1–3% за десятилетие, с более выраженными тенденциями в средних широтах по сравнению с тропиками. Тенденции слегка положительны или близки к нулю в средней стратосфере и в основном отрицательны, −1–2% за десятилетие, в нижней стратосфере; однако они не являются статистически значимыми.

Тенденции изменения концентрации озона аналогичны результатам предыдущих анализов (тенденции 2000–2020 гг.). Тенденции изменения концентрации озона в 2000–2024 гг., предсказанные с помощью климатических моделей, хорошо согласуются с объединёнными спутниковыми данными. В верхней стратосфере модели предсказывают несколько более сильное восстановление концентрации озона, чем наблюдаемое. В нижней стратосфере как модели, так и спутниковые наблюдения сообщают об отрицательных тенденциях в тропиках, в то время как смоделированные тенденции изменения концентрации озона слегка положительны в средних широтах.

Тенденции изменения профиля концентрации озона над несколькими станциями, оценённые на основе наземных данных, отражают ту же общую вертикальную картину тенденций изменения концентрации озона, что и объединённые сеточные спутниковые данные.

Анализ региональных тенденций изменения концентрации озона в 2003–2024 гг. с использованием объединённых спутниковых данных подтвердил предыдущие наблюдения продольной структуры тенденций изменения концентрации озона в стратосфере средних широт Северного полушария, с положительными тенденциями над Скандинавией и отрицательными над Сибирью. Однако величина этой дипольной структуры уменьшена по сравнению с предыдущими анализами.

 

Ссылка: https://egusphere.copernicus.org/preprints/2025/egusphere-2025-5963

 

Межгодовая циркумглобальная удалённая связь (ЦГС) в бореальное лето проявляется в виде волны Россби, распространяющейся вдоль субтропического струйного течения. Изменение ЦГС эффективно влияет на возникновение волн тепла в средних широтах. Однако, как ЦГС изменится в условиях глобального потепления и каково будет её климатическое воздействие, остаётся неясным. Авторы использовали 34 модели из проекта CMIP6, чтобы показать, что амплитуда ЦГС существенно снизится на 31,8% в условиях глобального потепления. Снижение амплитуды ЦГС отражается в уменьшении аномалий источника волн Россби, причём сигнал, распространяющийся вверх по течению, расположен у входа в струйное течение над восточным Средиземноморьем. Ослабление источника волн Россби является результатом уменьшения аномалий средиземноморской циркуляции. Ослабление ЦГС дополнительно изменяет характер связанных с ней волн тепла. Региональные изменения продолжительности аномальной жары варьируются от сокращения на 18% (1,7 дня) до увеличения на 44% (1,9 дня) в разных очагах. Эти результаты свидетельствуют о будущих изменениях атмосферной изменчивости и связанных с этим изменениях аномальной жары.

 

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2025GL116358

 

Гидроэнергетика остаётся наиболее широко используемым возобновляемым источником энергии и играет центральную роль в глобальных стратегиях декарбонизации. Тем не менее, её долгосрочная надёжность всё больше ограничивается изменением климата. В этом обзоре обобщаются данные глобального, регионального и национального масштабов для оценки уязвимости гидроэнергетики к изменению гидрологического режима, заилению и экстремальным климатическим явлениям, а также потенциальных мер по смягчению антропогенного изменения климата и адаптации. В глобальном масштабе результаты показывают крайне неоднородное воздействие: в то время как некоторые регионы могут выиграть от увеличения количества осадков, другие сталкнутся с усилением засух, сокращением речного стока и рисками, связанными с наводнениями. Региональные оценки Африки, Азии, Европы, Америки и Океании подчёркивают различные проблемы, включая отступление ледников в Альпах, изменчивость осадков в странах Африки к югу от Сахары, снижение стока в Бразилии из-за засухи и ограничения в управлении трансграничными бассейнами. Малайзия представляет собой наглядный пример, где расширение гидроэнергетики за счёт таких проектов, как Балех и Ненггири, пересекается с изменчивостью климата, зависимостью от ископаемого топлива и политическими амбициями. Гидрологическое моделирование указывает как на возможности, так и на риски: увеличение количества осадков компенсируется заиливанием и сокращением объёмов осадков из-за засухи. Эконометрический и политический анализ показывают, что гидроэнергетика может снизить выбросы, но сама по себе не может обеспечить декарбонизацию. Укрепление систем прогнозирования, адаптивное управление водохранилищами и диверсификация энергетических портфелей будут иметь важное значение для согласования развития гидроэнергетики с долгосрочными целями в области энергетической безопасности и климата. Будущие исследования должны уделять приоритетное внимание детальному региональному гидроклиматическому моделированию, комплексным оценкам и адаптивным подходам к финансированию для обеспечения устойчивости гидроэнергетики в условиях климатической неопределённости.

 

Ссылка: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352484725006791

 

Изменение климата всё больше угрожает здоровью работников на рабочем месте, при этом строители подвергаются повышенному риску из-за длительного пребывания на открытом воздухе. Хотя индивидуальные факторы риска хорошо задокументированы, стратегии защиты на уровне рабочего места, учитывающие точки зрения многих заинтересованных сторон, остаются ограниченными. Цель данного исследования — разработать комплексную структуру, определяющую факторы изменения климата, угрожающие здоровью работников из строительной отрасли, изучить связанные с этим последствия для здоровья и предложить научно обоснованные стратегии защиты на рабочем месте. Были проведены три фокус-групповых интервью с 23 экспертами строительного сектора, включая восемь государственных чиновников, специализирующихся на условиях труда на открытом воздухе, и пятнадцать руководителей здравоохранения отрасли с обширным опытом управления охраной труда в условиях изменения климата. Данные были собраны в период с января по март 2021 года и проанализированы с использованием систематического тематического анализа в соответствии с установленными качественными методологиями. Анализ выявил четыре взаимосвязанные темы, включающие 24 категории: (1) климатические факторы, влияющие на работников строительной отрасли (волны тепла, влажность, волны холода, мелкодисперсные частицы); (2) проблемы со здоровьем, включающие прямые физиологические эффекты (тепловой удар, сердечно-сосудистые заболевания, респираторная дисфункция) и косвенные последствия (заболевания опорно-двигательного аппарата, увеличение числа несчастных случаев); (3) системные и организационные барьеры, включая неадекватные условия отдыха, недостаточные бюджеты, негибкие графики и ограниченную осведомленность руководства и (4) стратегии защиты, требующие интеграции политики, включая нормативные стандарты, специфичные для климата, планирование с учётом погодных условий, многоуровневые образовательные программы, повышение квалификации менеджеров здравоохранения, обязательные условия отдыха и передовые защитные технологии. В этом исследовании представлена ​​первая всеобъемлющая, разработанная с учётом практиков, концептуальная основа, интегрирующая климатические риски, воздействие на здоровье и стратегии защиты для строительных рабочих. Эффективная защита требует скоординированных политических действий, организационных инвестиций и технологических инноваций, а не разрозненных мер безопасности. Концептуальная основа предоставляет практические рекомендации для политиков и заинтересованных сторон отрасли во всём мире. Поскольку результаты отражают точку зрения специалистов корейского строительного сектора, будущие исследования должны включать учёных-климатологов и подтверждать результаты в различных условиях.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-025-33471-z

 

Это исследование — первое, в котором применяется безусловная квантильная регрессия с пространственной фильтрацией для оценки того, как климатические показатели — число дней с температурой замерзания, число отопительных дней, число ледовых дней и количество осадков — влияют на распределение дней эксплуатации зимних дорог на Северо-Западных территориях Канады, с учётом пространственных и пороговых эффектов. Результаты показывают неоднородные и нелинейные эффекты в распределении зимних дорог, подчёркивая, что влияние климата не является равномерным. Интеграция результатов с данными о климате, полученными в рамках сценариев RCP2.6, RCP4.5 и RCP8.5, показывает сокращение числа дней эксплуатации дорог в зимний период с 2021 по 2095 гг., составляющее от -2 до -7 дней в рамках RCP2.6, от -3 до -11 дней в рамках RCP4.5 и от -5 до -21 дня в рамках RCP8.5 по сравнению с историческим базовым уровнем. Эти сокращённые дни имеют экономические последствия, приводя к уменьшению общего объёма занятости на полный рабочий день на −0,04–0,12, заработной платы на −3600–6400 канадских долларов, экономической ценности на −9,7–30 миллионов канадских долларов и местного ВВП на −5300–12000 канадских долларов по сравнению с историческим базовым уровнем. Результаты этого исследования подчёркивают необходимость внедрения климатической политики для смягчения последствий сокращения объёмов работ на зимних дорогах.

 

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-025-04066-4

 

Взаимосвязь между изменениями температуры воздуха у поверхности Земли и температуры поверхности моря важна для понимания прошлых и будущих изменений климата. В этом исследовании авторы использовали реконструкции и моделирование для изучения отношения изменения средней глобальной температуры воздуха к изменению температуры поверхности моря (S) в период последнего ледникового максимума (ПЛМ). Смоделированное значение S в период ПЛМ составляет 1,97 ± 0,22 (1σ), что на 44 ± 16% больше, чем при будущем потеплении, главным образом из-за влияния поднятых континентальных ледниковых щитов. Результаты показывают, что контраст охлаждения воздуха и моря в период ледникового максимума отрицательно связан с величиной охлаждения поверхности моря, что согласуется с простой теорией влажной статической энергии. Эта взаимосвязь может быть использована для ограничения значения S, что дополнительно указывает на медианное охлаждение поверхности в период ПЛМ на уровне −5,6 °C. Эти результаты предостерегают от использования фиксированного значения S при различных климатических условиях и имеют значение для реконструкций палеотемператур и климатических прогнозов.

 

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2025GL118083